placeholder

组件开发中难免会遇到子组件父组件之间以及兄弟组件之间的传值问题。 1、父组件传值给子组件： 如果父组件需要将placeholder值传给子组件，则在父组件标签中定义：placeholder="XXX",子组件在data中定义props:['placeholder']来接受，这样接收过来的placeholder就可以直接用this.label取出使用。 注意：props属性只可以取出使用，并不能改变其值。 父组件中： <inputText : placeholder = "control.placeholder" ></inputText> 子组件中： <input type = "text" v-model = "modelValue" : placeholder = "placeholder" > export default { data () { return { modelValue : '' , } }, props :[ 'placeholder' ], } 2、子组件传值给父组件： 如果子组件需要将input输入框的值传给父组件，则子组件中定义触发事件v-on:blur="change"(这里用的是失去焦点触发)，在change事件中使用$emit来传值，父组件中定义方法来接受即可，如下 子组件中： <input type = "text" v-model =

最近在修改展示文件信息和用户信息的表单，需求是能够点击按钮来修改，同时不影响数据的展示。 最开始，我直接将可以修改的部分直接存放到输入框中，简单粗暴，可是非常影响美观，并且有严重的修改逻辑，因为采用的是react框架，并不能用id直接绑定input的节点来获取value，所以每一个可修改的节点都有一个onchange的方法来修改，但是最后的保存按钮并不能控制一整行修改的内容。 因此需要对当前的修改结果进行暂存。此时，当前模块的state中有三项数据： this.state = { result: [], changeLine: [], temp: [] } 点input框onblur或者下拉数据框onchange的时候，就会调用modify方法来更改数据并存入temp： modify(index, type, value) { console.log(index, type, value); let _temp = JSON.parse(JSON.stringify(this.state.temp)); _temp[index][type] = value; // console.log(_temp[index]) this.setState({ temp: _temp }) } 上面参数：index为该条数据的key值，也就是数据的第几项，type指的是修改数据的项名

jdbc . user = root jdbc . password = root jdbc . driverClass = com . mysql . jdbc . Driver jdbc . jdbcUrl = jdbc : mysql : ///spring jdbc . initPoolSize = 5 jdbc . maxPoolSize = 10 <!-- 导入资源文件--> <context:property-placeholder location = "classpath:db.properties" ></context:property-placeholder> <!--配置c3p0数据源--> <bean id = "dataSource" class = "com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource" > <property name = "user" value = "${jdbc.user}" ></property> <property name = "password" value = "${jdbc.password}" ></property> <property name = "jdbcUrl" value = "${jdbc.jdbcUrl}" ></property> <property name

一、博客链接 结对同学的博客链接 本作业博客的链接 Fork的同名仓库的Github项目地址 二、具体分工 三、PSP表格 过程 预估耗时（分钟） 实际耗时（分钟） 计划 15 15 估计任务时间 15 15 开发 300 330 需求分析 (包括学习新技术) 270 270 生成设计文档 30 60 设计复审 0 0 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) 0 0 具体设计 0 0 具体编码 0 0 代码复审 0 0 测试（自我测试，修改代码，提交修改） 0 0 报告 30 30 测试报告 0 0 计算工作量 0 0 事后总结, 并提出过程改进计划 30 30 合计 300 375 四、解题思路描述与设计实现说明 网络接口的使用 代码组织与内部实现设计 说明算法的关键与关键实现部分流程图 五、关键代码解释 登录界面： <div id="particles-js"> <div class="login"> <div class="login-top"> 登录 </div> <div class="login-center clearfix"> <div class="login-center-img"><img src="img/name.png"/></div> <div class="login-center-input"> <input type="text" name="

一、Placeholder Tensorflow的设计理念称之为计算流图，在编写程序时，首先构筑整个系统的graph，代码并不会直接生效，这一点和python的其他数值计算库（如Numpy等）不同，graph为静态的，类似于docker中的镜像。然后，在实际的运行时，启动一个session，程序才会真正的运行。这样做的好处就是：避免反复地切换底层程序实际运行的上下文，tensorflow帮你优化整个系统的代码。我们知道，很多python程序的底层为C语言或者其他语言，执行一行脚本，就要切换一次，是有成本的，tensorflow通过计算流图的方式，帮你优化整个session需要执行的代码，还是很有优势的。 所以placeholder()函数是在神经网络构建graph的时候在模型中的占位，此时并没有把要输入的数据传入模型，它只会分配必要的内存。等建立session，在会话中，运行模型的时候通过feed_dict()函数向占位符喂入数据。 import tensorflow as tfdata1 = tf . placeholder ( tf . float32 )　　　　 #placeholder占位符data2 = tf.placeholder(tf.float32)dataAdd = tf.add(data1,data2)with tf.Session() as sess:

<el-date-picker v-model="time1" type="daterange" start-placeholder="开始日期" end-placeholder="结束日期" style="width: 240px;margin-right: 40px;margin-top:4px;" value-format="yyyy-MM" ></el-date-picker> data:{ 　　return { 　　　　　　 　　　　time1: "", //时间1年月日 } }

input{ 　　mongodb{ codec => "json" uri => 'mongodb://127.0.0.1:27017/kuaibao' placeholder_db_dir => '/usr/local/etc/logstash-5.6.0/dbdir' placeholder_db_name =>'user.db' collection => 'user' generateId => 'true' parse_method => "simple" } } filter{ 　　mutate{remove_field => ["_id"]} } output{ elasticsearch{ 　　hosts => ["http://127.0.0.1:9200"] 　　index => "ordertrance" 　　manage_template=>true 　　document_type=>"user" } stdout { codec => json_lines } } 　　 配置如上图，遇到一个坑，卡了我两天，我去。。。。 刚开始我的placeholder_db_dir是配置成了/usr/local/etc/logstash-5.6.0，也就是logstash的根目录，谁成想配置成这样居然不好使，各种百度各种谷歌，明明跟人家的配置都是一样的

<h1>tensorflow基础代码实现</h1> 1.导入相应的包 Import tensorflow as tf from tensorsorflow.examples.tutorials.mnist as input_data tutorials（教程） Import matplotlib.pyplot as plt Import numpy as np Import pandas as pd 2.定义各种常量，及设置随机种子 Learning_rate = 0.1 tf.set_random_seed(777) n_classses = 10 3.定义数据集 此时的数据可能是自己定义，也可能是从文件中读取（例如：mnist手写体识别） 导入的情况可能分一下几类： mnist = input_data.read_data_sets(‘MNIST_data’,one_hot=True) data = np.loadtxt(‘data.csv’,delimiter=’,’) data = pd.read_csv(data.csv') 如果是多分类问题，必须给y值变为独热编码 Y_one_hot = tf.one_hot(Y, nb_classes) Y_one_hot = tf.reshape(Y_one_hot, [-1, nb_classes]) 4.定义占位符 首先

概述： 在后台富文本编辑器中编辑了富文本，要求在app里面呈现； 1、分析富文本数据，通过富文本编辑后的文本数据格式如下： <p style=\"text-indent: 0px; line-height: 2em;\"><strong><span style=\"font-family: '等线 Light';letter-spacing: 0;font-size: 10px\"><span style=\"font-family:等线 Light\"><img src=\"/ue/2019-06-12/6CFFB1F9FAE64946AFC177E3468856FB.jpg\" title=\"\" alt=\"20161015234335_71.jpg\" />锁定期</span>2019-06-13至2019-06-22</span></strong></p> <p style=\"text-indent: 0px; line-height: 2em;\"><strong><span style=\"font-family: '等线 Light';letter-spacing: 0;font-size: 10px\">2019-06-23日 00：00期满自动转入活期。</span></strong></p> <p style=\"text-indent: 0px;